Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 576058 |
| Слов в произведении (СВП): | 80749 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.59 |
| СДП диалога, знаков: | 46.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9917 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9078 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 839 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1237.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2865.22 | —> 5456-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17613 (21.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63136 (78.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19853 (31.44%) |
| Прилагательное | 6746 (10.68%) |
| Глагол | 15286 (24.21%) |
| Местоимение-существительное | 6112 (9.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3603 (5.71%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1091 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 176 (0.28%) |
| Наречие | 3735 (5.92%) |
| Предикатив | 593 (0.94%) |
| Предлог | 7414 (11.74%) |
| Союз | 5952 (9.43%) |
| Междометие | 1259 (1.99%) |
| Вводное слово | 209 (0.33%) |
| Частица | 4161 (6.59%) |
| Причастие | 1367 (2.17%) |
| Деепричастие | 183 (0.29%) |
| Служебных слов: | 28905 (45.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.77 |
| . точка | 83.58 |
| - тире | 31.77 |
| ! восклицательный знак | 7.80 |
| ? вопросительный знак | 11.65 |
| ... многоточие | 8.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.84 |
| " кавычка | 18.56 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.86 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
